Self-Supervised Deformable Registration with Reinforcement Joint Refinement of Alignment and Image Quality for Adaptive Radiotherapy
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114136
과학기술정보통신부
한국연구재단
동서대학교
조병두
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,557만원
4,557만원
기초연구
대학
부산광역시 사상구
원자력 > 방사선기술 > 방사선 계측/선량평가기술
본 연구의 최종 목표는 적응형 방사선치료에서 사용되는 치료계획용 CT 영상과 치료 직전 환자 위치 확인을 위해 촬영하는 콘빔 CT 영상 사이의 차이를 정밀하게 보정할 수 있는 딥러닝 기반 영상처리 알고리즘을 개발하는 것임. 적응형 방사선치료는 치료 기간 중 환자의 체형, 종양 크기, 정상 장기 위치 등이 변화할 수 있다는 점을 고려하여, 치료 당일 영상 정...
본 연구에서는 치료계획용 CT 영상과 콘빔 CT 영상 사이의 정합 정확도를 높이고, 콘빔 CT 영상의 화질 한계를 보완하기 위한 딥러닝 기반 영상처리 알고리즘을 단계적으로 개발하고자 함.- 치료계획용 CT 영상과 콘빔 CT 영상의 차이를 분석함. 치료계획용 CT는 영상 품질과 해부학적 구조 표현이 우수한 반면, 콘빔 CT는 치료실에서 빠르게 촬영할 수 있으...
... 움직임을 보다 정확히 반영할 수 있음.- 본 연구에서 확보되는 자기지도 변형영상정합, 주의집중 기반 영상 복원, 정합·화질 동시 보정 기술은 향후 CT, 콘빔 CT, 4차원 CT, 합성 CT 생성 등 다양한 의료영상 연구로 확장 가능함. 연구 결과는 의학물리, 방사선치료, 인공지능 의료영상 분야의 논문 및 후속 연구과제 추진을 위한 기초자료로 활용하고자 함.